Python 中的集合，和数学中的集合概念一样，用来保存不重复的元素，即集合中的元素都是唯一的，互不相同。
从形式上看，和字典类似，Python 集合会将所有元素放在一对大括号 {} 中，相邻元素之间用“,”分隔，如下所示：
{element1,element2,...,elementn}
从内容上看，同一集合中，只能存储不可变的数据类型，包括整形、浮点型、字符串、元组，无法存储列表、字典、集合这些可变的数据类型，否则 Python 解释器会抛出 TypeError 错误。
并且需要注意的是，数据必须保证是唯一的，因为集合对于每种数据元素，只会保留一份
Python 提供了 2 种创建 set 集合的方法，分别是使用 {} 创建和使用 set() 函数将列表、元组等类型数据转换为集合。
[root@kube set]# cat demo.py a = {1,2,1,'test','hi','test','one'} print(type(a)) print(a) [root@kube set]# py demo.py <class 'set'> {'hi', 1, 2, 'one', 'test'} [root@kube set]#
set1 = set("c.biancheng.net") set2 = set([1,2,3,4,5]) set3 = set((1,2,3,4,5)) print("set1:",set1) print("set2:",set2) print("set3:",set3)
注意，如果要创建空集合，只能使用 set() 函数实现。因为直接使用一对 {}，Python 解释器会将其视为一个空字典。
python 访问set集合元素
由于集合中的元素是无序的，因此无法向列表那样使用下标访问元素。Python 中，访问集合元素最常用的方法是使用循环结构，将集合中的数据逐一读取出来。
[root@kube set]# cat demo.py a = {1,2,1,'test','hi','test','one'} print(type(a)) for ele in a: #遍历查看 print(ele,end='--') del a #删除 print(a) [root@kube set]# py demo.py <class 'set'> 1--2--hi--test--one--Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 7, in <module> print(a) NameError: name 'a' is not defined [root@kube set]#
Python set集合基本操作（添加、删除、交集、并集、差集）
Python set 集合最常用的操作是向集合中添加、删除元素，以及集合之间做交集、并集、差集等运算，本节将一一讲解这些操作的具体实现。
[root@kube set]# cat demo1.py a = {1,2,'three','four',(5,6)} b = {1,8,'th','fo',(5,6)} c = {1,2,'three','four',(5,6)} d = {1,8,'th','fo',(5,6)} a.add('hi') #add() 函数添加，每次接收一个参数 b.remove((5,6)) #remove 删除，每次只接收一个参数 print(a) print(b) [root@kube set]# py demo1.py {1, 2, 'four', (5, 6), 'hi', 'three'} {1, 8, 'th', 'fo'} [root@kube set]#
Python set集合做交集、并集、差集运算
图 1 中，有 2 个集合，分别为 set1={1,2,3} 和 set2={3,4,5}，它们既有相同的元素，也有不同的元素。以这两个集合为例，分别做不同运算的结果如表 1 所示。
| 运算操作 | Python运算符 | 含义 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 交集 | & | 取两集合公共的元素 | >>> set1 & set2 {3} |
| 并集 | | | 取两集合全部的元素 | >>> set1 | set2 {1,2,3,4,5} |
| 差集 | - | 取一个集合中另一集合没有的元素 | >>> set1 - set2 {1,2} >>> set2 - set1 {4,5} |
| 对称差集 | ^ | 取集合 A 和 B 中不属于 A&B 的元素 | >>> set1 ^ set2 {1,2,4,5} |
[root@kube set]# cat demo1.py a = {1,2,'three','four',(5,6)} b = {1,8,'th','fo',(5,6)} print(a & b) #求交集 print(a | b) #求合集 print(a - b) #求差集 print(a ^ b) #求对称差集，就是除了交集剩下的所有 [root@kube set]# py demo1.py {(5, 6), 1} {1, 2, 'three', (5, 6), 8, 'th', 'four', 'fo'} {'four', 2, 'three'} {'fo', 2, 'three', 'four', 8, 'th'} [root@kube set]#
Python set集合方法详解
>>> dir(set) ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__iand__', '__init__', '__init_subclass__', '__ior__', '__isub__', '__iter__', '__ixor__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'add', 'clear', 'copy', 'difference', 'difference_update', 'discard', 'intersection', 'intersection_update', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'pop', 'remove', 'symmetric_difference', 'symmetric_difference_update', 'union', 'update'] >>>
各个方法的具体语法结构及功能如表 1 所示。
| 方法名 | 语法格式 | 功能 | 实例 |
|---|---|---|---|
| add() | set1.add() | 向 set1 集合中添加数字、字符串、元组或者布尔类型 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set1.add((1,2)) >>> set1 {(1, 2), 1, 2, 3} |
| clear() | set1.clear() | 清空 set1 集合中所有元素 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set1.clear() >>> set1 set() set()才表示空集合，{}表示的是空字典 |
| copy() | set2 = set1.copy() | 拷贝 set1 集合给 set2 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = set1.copy() >>> set1.add(4) >>> set1 {1, 2, 3, 4} >>> set1 {1, 2, 3} |
| difference() | set3 = set1.difference(set2) | 将 set1 中有而 set2 没有的元素给 set3 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set3 = set1.difference(set2) >>> set3 {1, 2} |
| difference_update() | set1.difference_update(set2) | 从 set1 中删除与 set2 相同的元素 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set1.difference_update(set2) >>> set1 {1, 2} |
| discard() | set1.discard(elem) | 删除 set1 中的 elem 元素 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set1.discard(2) >>> set1 {1, 3} >>> set1.discard(4) {1, 3} |
| intersection() | set3 = set1.intersection(set2) | 取 set1 和 set2 的交集给 set3 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set3 = set1.intersection(set2) >>> set3 {3} |
| intersection_update() | set1.intersection_update(set2) | 取 set1和 set2 的交集，并更新给 set1 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set1.intersection_update(set2) >>> set1 {3} |
| isdisjoint() | set1.isdisjoint(set2) | 判断 set1 和 set2 是否没有交集，有交集返回 False；没有交集返回 True | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set1.isdisjoint(set2) False |
| issubset() | set1.issubset(set2) | 判断 set1 是否是 set2 的子集 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {1,2} >>> set1.issubset(set2) False |
| issuperset() | set1.issuperset(set2) | 判断 set2 是否是 set1 的子集 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {1,2} >>> set1.issuperset(set2) True |
| pop() | a = set1.pop() | 取 set1 中一个元素，并赋值给 a | >>> set1 = {1,2,3} >>> a = set1.pop() >>> set1 {2,3} >>> a 1 |
| remove() | set1.remove(elem) | 移除 set1 中的 elem 元素 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set1.remove(2) >>> set1 {1, 3} >>> set1.remove(4) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#90>", line 1, in <module> set1.remove(4) KeyError: 4 |
| symmetric_difference() | set3 = set1.symmetric_difference(set2) | 取 set1 和 set2 中互不相同的元素，给 set3 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set3 = set1.symmetric_difference(set2) >>> set3 {1, 2, 4} |
| symmetric_difference_update() | set1.symmetric_difference_update(set2) | 取 set1 和 set2 中互不相同的元素，并更新给 set1 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set1.symmetric_difference_update(set2) >>> set1 {1, 2, 4} |
| union() | set3 = set1.union(set2) | 取 set1 和 set2 的并集，赋给 set3 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set2 = {3,4} >>> set3=set1.union(set2) >>> set3 {1, 2, 3, 4} |
| update() | set1.update(elem) | 添加列表或集合中的元素到 set1 | >>> set1 = {1,2,3} >>> set1.update([3,4]) >>> set1 {1,2,3,4} |
Python frozenset集合（set集合的不可变版本）
frozenset 是 set 的不可变版本，因此 set 集合中所有能改变集合本身的方法（如 add、remove、discard、xxx_update 等），frozenset 都不支持；set 集合中不改变集合本身的方法，fronzenset 都支持。
在交互式解释器中输入 dir(frozenset) 命令来查看 frozenset 集合的全部方法，可以看到如下输出结果：
>>> dir(frozenset) ['__and__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', '__rand__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__ror__', '__rsub__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__xor__', 'copy', 'difference', 'intersection', 'isdisjoint', 'issubset', 'issuperset', 'symmetric_difference', 'union'] >>>
很明显，frozenset 的这些方法和 set 集合同名方法的功能完全相同。
frozenset 的作用主要有两点：
- 当集合元素不需要改变时，使用 frozenset 代替 set 更安全。
- 当某些 API 需要不可变对象时，必须用 frozenset 代替set。比如 dict 的 key 必须是不可变对象，因此只能用 frozenset；再比如 set 本身的集合元素必须是不可变的，因此 set 不能包含 set，set 只能包含 frozenset。
[root@kube set]# cat demo2.py s = set() #创建 frozenset 不可变集合，使用 frozenset() 函数 frozen_s = frozenset('Kotlin') # 为set集合添加frozenset s.add(frozen_s) print('s集合的元素：', s) sub_s = {'Python'} # 为set集合添加普通set集合，程序报错 s.add(sub_s) [root@kube set]# py demo2.py s集合的元素： {frozenset({'o', 't', 'l', 'n', 'K', 'i'})} Traceback (most recent call last): File "demo2.py", line 9, in <module> s.add(sub_s) TypeError: unhashable type: 'set' [root@kube set]#
浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用。
所谓深拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和原对象没有任何关联。
Python 中以 copy.deepcopy() 来实现对象的深度拷贝
copy这部分参考： http://c.biancheng.net/view/5358.html
